カーボン・エネルギー相乗最適化によるパークレベル統合エネルギーシステム：炭素強度インセンティブを組み込んだ多目的アプローチ

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:The carbon–energy hub model provides a novel formalism for capturing carbon–energy coupling in multi-energy systems, useful for further optimization research.

🏢実務担当者:Park or industrial facility operators can apply the proposed scheduling method to reduce carbon emissions cost-effectively by leveraging carbon intensity incentives.

🏛政策担当者:The results support the design of carbon intensity-based incentive mechanisms for district energy systems, complementing carbon pricing schemes.

低炭素・ゼロ炭素パークおよび炭素取引市場の発展に伴い、パークレベル統合エネルギーシステム（PIES）には、経済性能と炭素削減を調整できるスケジューリング手法が必要とされている。しかし、既存の研究は通常、エネルギー価格インセンティブのみに依存するか、炭素強度（CI）インセンティブを外生シグナルとして導入するものであり、PIESスケジューリング中の炭素とエネルギーの相互作用を捉えることは困難である。そこで、本論文はPIESのための炭素・エネルギー相乗的多目的最適スケジューリング手法を開発する。まず、PIES内の炭素とエネルギーの結合関係を特徴付ける炭素・エネルギー相乗ハブモデルを提案する。このモデルは、エネルギーフローと炭素フローの間の均衡を捉え、エネルギーフローの変化に応じて変動するCIシグナルを提供する。これに基づき、運用コストと炭素排出量の両方を最小化する多目的スケジューリングモデルを構築する。このモデルは、エネルギー価格とCIの二重の導きを統合し、多エネルギー変換装置、エネルギー貯蔵、および柔軟な多エネルギー負荷を調整する。履歴運用データから予測された電源・負荷電力プロファイル、購入エネルギーの時間変動CI、およびエネルギー価格パラメータを用いて、代表日ケーススタディを実施する。結果は、提案手法が経済コストと炭素削減のバランスをより良く取るパレート最適解を提供することを示している。現在のエネルギーハブベースおよび炭素エネルギー分解ベースのスケジューリング手法と比較して、提案手法は最小炭素排出量をそれぞれ7.07%および4.36%低減し、運用コストの増加はわずかである。これらの知見は、PIESスケジューリングがエネルギー価格インセンティブのみに依存するのではなく、CIインセンティブをより重視すべきであり、同時に炭素・エネルギー相互作用が多目的スケジューリングに与える影響を考慮すべきことを示唆している。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

With the development of low‐carbon/zero‐carbon parks and carbon trading markets, park‐level integrated energy systems (PIESs) require scheduling methods that can coordinate economic performance and carbon reduction. However, existing studies usually rely on energy price incentives alone or introduce carbon intensity (CI) incentives as exogenous signals, making it difficult to capture carbon–energy interactions during PIES scheduling. Therefore, this paper develops a carbon–energy synergistic multiobjective optimal scheduling method for PIESs. First, a carbon–energy synergistic hub model is proposed to characterise the coupling relationship between carbon and energy within PIESs. The model captures the equilibrium between energy flow and carbon flow and provides CI signals that vary with energy flow changes. On this basis, a multiobjective scheduling model is established to minimise both operating cost and carbon emissions. The model integrates the dual guidance of energy price and CI to regulate multi‐energy conversion devices, energy storage, and flexible multi‐energy loads. A typical‐day case study is conducted using source/load power profiles, time‐varying CI of purchased energy, and energy price parameters, all of which are forecast from historical operating data. The results show that the proposed method provides Pareto‐optimal solutions that better balance economic cost and carbon reduction. Compared with the current energy hub‐based and carbon energy decomposition‐based scheduling methods, the proposed method achieves 7.07% and 4.36% lower minimum carbon emissions, respectively, with only a slight increase in operating cost. These findings suggest that PIES scheduling should place greater emphasis on CI incentives rather than relying only on energy price incentives, while also accounting for the impact of carbon–energy interactions on multiobjective scheduling.

• semanticscholar https://doi.org/10.1049/rpg2.70290first seen 2026-06-19 05:18:44 · last seen 2026-09-21 04:57:40